务间的连通问题Service Mesh是下一代的SDN吗？ 通信网络 l 互不兼容的专有设备 l 基于IP的通信缺乏质量保证 l 低效的业务部署和配置 ... 微服务系统 l 互不兼容的代码库 l 不可靠的远程方法调用 l 低效的服务运维 ... 通信网络和微服务系统面临类似的问题：Service Mesh是下一代的SDN吗？ Network Layer Look at Solution 方案二：在Envoy中 bypass TCP 流量 -不需要对应用进行改造，但Envoy要具备区分TCP和 HTTP流量的能力，需对Envoy进行改造 改造方案： Ø Envoy侧：通过一个自定义的envoy listener filter区分HTTP 和非HTTP的TCP流量 Ø Pilot侧：修改Pilot下发的LDS配置，将TCP流量转到一个指 定的filter chain 处理，通过tcp_proxy 可在一个TCP请求没有对应的TCP服务，并且端口和HTTP服务没有冲突的情况下， TCP请求会被缺省发送到原始目的地。 遗留问题： 端口冲突的情况下，TCP请求将会被丢弃，导致客户端请求失败。 长期演进方案：通过自定义Envoy Filter扩展Service Mesh对应用层协议的处理能力产品化增强：异步通信的流量管理 Service Mesh Service V1 Service V1 Service

Ø 调度均衡 Ø SOFARPC深度优化 Ø TLS官方库IO优化 Ø HTTP1.1/HTTP2.0 IO优化 Ø 日志操作异步化&多次合 并 Ø 基于RCU的高性能配置更 新安全 & 可观察性 0.1.0 0.2.0 0.3.0 0.4.0 Ø mTLS支持 Ø 支持inspector探测 Ø TLS扩展支持，支持自定义 证书获取 Ø RBAC Ø Tracing框架，已支持 构扩展性。 ü 性能上，针对IO、协议、内存、协程进行持续优化。相比最初版本，SOFARPC 协 议上对 0.1.0 版本 QPS 提升了 50%，内存使用减少了 40%；HTTP/2.0 相比官方库原 生实现，QPS提升了100%；HTTP/1.1 也有 30% 以上的性能提升。同时，针对具体 问题提供具体的解决方案，例如对于长连接网关场景，提供raw epoll模式来优化性 能表现。 ü 能力上，经过多轮演进，0

对openssl进行了异步化引擎改造 • 实现多芯片卡的负载均衡协议实现的改造-MTLS MTLS：1) 轻量级TLS库，小于50k；2) 优化的TLS协议 0-RTT • 减少握手延迟 • 代价：握手前发送的数据不能 保证防重放攻击，因此要求应 用程序自己保证防重放攻击 Small Ticket • 自定义Session Ticket编码格式 • 160 byte -> 76 byte • Session 或密文传输，提升业务效率 动态Record Size • 平衡吞吐与时延 高效 优化 灵活 TLS扩展安全合规能力持续升级 国密算法 • 拥抱监管 • 安全可控 • 金融科技 AntTLS库 • 基于OpenSSL • 全面拥抱TLS1.3 • 国密优化实现，国密单证书标准支撑 • 支持SGX等可信机制 • 多硬件卡Engine • Mobile，iot设备等多终端支持 • OpenSSL

王成昌（晙曦）蚂蚁金服技术专家2/20 一、业务背景 二、多集群管控 三、发布运维体系 目 录 contents 目录3/20 一、业务背景 业务背景4/20 业务背景 业务架构 演进 • 容量  应用|数据库|机房 • 容灾  机房|地域5/20 业务背景 业务架构 单元化 • 高可用 • 一致性 • 可扩展 • 高性能6/20 业务背景 业务诉求 • 运维成本  突发流量应用 1st Group 2nd Group InPlaceSet A CafeDeployment partition:1 …… Pod Upgrade 机房A – 单元A • 精准分组，自定义拓扑 • IP不变，无损升级 • 可适配多种工作负载 • InPlaceSet • ReplicaSet • StatefulSet 可灰度： • 应用发布进程可控，允许灰度、 分组和 Beta

• 技术架构的演进 • 如何提升工程效率？DevOps • CI/CD 实战 • ServiceMesh • 踩过的一些坑 • Q&A技术架构的演进 • 单体架构 • 一个框架 • 一个数据库 • 分模块整合架构（前后端分析） • 不同的框架或业务模块 • 多种数据源 • 微服务架构 • 各种语言、各种框架或子系统 • 各种数据源 • ServiceMesh一般的开发流程 • 1 Jenkins(plugins/drone-jenkins) • Gitlab-CI(plugins/drone-gitlab-ci) • Drone（plugins/drone-downstream） • 支持自定义插件（你可以自己实现自己所需的插件） • 本机测试 .drone.yml : drone execAPI 支持我是作者名称.drone.yml代码质量检测 SonarQube 参考资料：https://github

on ADS Ø支持全动态配置启动运行 Ø支持API核心功能点，不断完善中扩展机制 4 • 网络层扩展 • 事件订阅 • 自定义filter • 协议层处理扩展 • 事件订阅 • 自定义filter • TCP层自定义私有协议 • 自定义Codec • 自定义Stream • 其他 • 路由 • 后端管理4 性能单核优化点 1 Ø绑核 ü 更好的 runtime G-P-M data

（等待时间=0） 常用限 流算法25/总页数 治理策略 & 高可用 • 微服务高可用设计手段 - 服务限流 • 基于来源限流（from） • 系统标签 • 自定义标签 • 基于标签匹配（to） • 系统标签 • 自定义标签 常用限 流用法 matchLabels Exclusion matching26/总页数 治理策略 & 高可用 • 微服务高可用设计手段 - 熔断27/总页数

Mesh风头正劲Service Mesh产品多样化Service Mesh的优势 云原生 零入侵 可观察性 面向运维服务化之后，数据库怎么办？ 服务 • 无状态 • 根据规则路由 • 业务方处理事务 数据库 • 有状态 • 根据SQL路由 • 数据库自动处理事务数据库的进化趋势 • SQL • ACID • 分布式 RDBMS • SQL • BASE ACID • 分布式 NewSQL?数据库中间层的优势 系统 •事务 运维 • DBA 开发 • SQL数据库中间层应具备的能力 分片化 多副本 数据一致性 弹性化 治理能力 观察能力数据分片 App2 DB App1 App3 App2 DB1 DB2 DB3 App1 App3数据分片：引入中间件 App1 M1 App2 App3 S2 M2 M3 S1 S3 数据库中间件 write App3 M2 sync read S2 S3 M1 M3 write数据分片 + 读写分离：引入中间件 App1 M1 App2 App3 S2 M2 M3 S1 S3 数据库中间件 write sync read分布式事务：定义 传统事务：ACID Atomicity - 原子性 Consistency - 一致性 Isolation - 隔离性 Durability

• IPTable性能不总是足够好 • 任何组件都有不可用的时候。客户端无论如何都要有自切换的能力和可 用的备份 • 尽量减少外部组件依赖。业务/运维总会有各种特殊的需求，依赖外部组 件会给自定义需求带来障碍。 • 保持客户端选择proxy的自由度和灵活性，在我们的实践中好处大 于坏处胖客户端 vs. service mesh vs. cluster 胖客户端 Sidecar（物理机）

standalone proxies acting as L7/L4 routers. 2. IPAddress, ID, Domain 它们都可以通过pilot-agent的proxy命令的对应flag来提供用户自定义值。如果用户不提供，则会在proxy命令执行时，根据istio连接 的服务注册中心（service registry）类型的不同，会采用不同的配置方式。agent当前使用的具体service registry类型保存在